[發明專利]轎車客戶需求信息聚類分析系統

無效

• 申請號: 200810034833.4
• 申請日: 2008-03-20
• 公開（公告）號: CN101256646A
• 公開（公告）日: 2008-09-03
• 發明（設計）人: 胡潔;戚進;王偉明;彭穎紅;楊子立
• 申請（專利權）人: 上海交通大學
• 主分類號: G06Q10/00
• 分類號: G06Q10/00;G06F17/30
• 代理公司: 上海交達專利事務所
• 代理人: 王錫麟;王桂忠

技術領域

本發明涉及的是一種計算機應用技術領域的信息分析系統，具體說，是一種轎車客戶需求信息聚類分析系統。

背景技術

面向客戶的需求，利用現有的車型系列進行新車型的開發，是轎車生產企業未來發展的趨勢。有效分析客戶需求，為客戶提供有針對性的新車型轎車，將會合理配置轎車企業有限的資源、顯著提升企業的營銷能力、降低營銷成本、控制轎車銷售過程中可能導致客戶不滿的各種行為，保持忠誠客戶，以實現企業利潤最大化目標。但由于汽車可變配置的多樣化及客戶需求的個性化，直接獲取的客戶需求信息往往差異太大，而且由于客戶需求信息繁多，轎車生產企業從開發成本角度考慮，也無法做到為每個客戶量身定制車型。因此，為了實現轎車領域的面向客戶生產，必須對大量的客戶需求信息，進行歸類，劃分出幾種需求類型，從而針對不同需求類型，開發新車型，最大意義上實現轎車開發的客戶化。

為了能夠對大量的轎車客戶需求信息進行歸類分析，本發明提出采用聚類分析技術對獲得的客戶需求信息進行分析，建立分類模型。使轎車生產企業正確把握市場上客戶需求的大體類型，并在此基礎上實施面向客戶的新車型開發。

聚類分析技術是數據挖掘算法中非常重要的一種方法，它是一種基于無監督的學習方法，可以把數據集合按定義的相似性進行分類。聚類技術主要用于進行數據探索，并給出數據描述，而且還可以作為數據預測、內容檢索等其他方面應用的前期準備工作。把聚類分析技術應用到轎車客戶需求信息分析中，對市場上大量的轎車客戶需求信息進行歸類，使轎車企業能準確地了解客戶和市場的需求信息，根據不同類型的客戶需求信息，開發相應的新車型，實現轎車企業真正意義上的個性化生產。

經對現有技術文獻的檢索發現，S?Bruce?Han等在《International?Journalof?Quality&Reliability?Management》(國際質量與可靠性管理期刊)的2001年第一期第796頁上發表的“A?conceptual?QFD?planning?model”(質量功能設計建模技術的研究)研究了客戶需求信息的模糊性，采用質量功能設計技術處理模糊的客戶需求信息，把需求信息轉換成產品技術說明書，認為它的填寫過程是將獲取需求與將需求轉化為技術要求兩步合二為一。但該文研究的只是個別的客戶需求信息，沒有涉及大批量的客戶需求信息處理的情況，由于轎車制造企業面向的是眾多的客戶和廣大的市場，從成本和利潤角度出發，無法滿足單個甚至是少量的客戶需求。因此，根據轎車生產企業的實際情況，采用聚類分析技術分析大批量的客戶需求信息，對客戶進行歸類，使企業準確獲取市場和廣大客戶的需求信息，對縮短市場分析時間，降低生產成本，提高企業競爭力，具有重要現實意義。

發明內容

本發明針對轎車生產企業的實際情況，提供一種采用聚類分析技術對廣大轎車客戶需求信息進行分析的系統，使企業能對大量需求進行分析歸類，然后針對不同類型客戶，開發新的車型，從而實現轎車個性化生產，縮短市場分析時間，降低生產成本，提高新車型的市場競爭力。

本發明是通過以下技術方案實現的，本發明包括：需求信息采集模塊、數據庫模塊、異常檢測模塊、需求信息分析模塊、調度模塊和顯示模塊。所述需求信息采集模塊獲得市場上大量的客戶需求信息，并保存到數據庫模塊。所述異常檢測模塊在分析需求信息采集模塊采集的信息之前，對保存進數據庫模塊的需求信息進行異常檢測，排除異樣或不安全的數據信息，并將處理后的信息保存到數據庫模塊。所述需求信息分析模塊對異常檢測模塊處理后的大量的需求信息采用聚類分析算法進行歸類，并將處理后的信息保存到數據庫模塊，同時處理結果通過顯示模塊以各種輸出形式展現出來。由于處理的數據量龐大，需求調度模塊用于協調異常檢測模塊、需求信息分析模塊和顯示模塊的執行，防止系統因數據量大而降低系統分析效率。

所述需求信息采集模塊負責獲取市場上客戶的大量需求信息，通過網絡輸入與填表的方式，采集客戶需求信息。對于客戶需求中模糊的信息，采用質量功能設計技術處理。

所述數據庫模塊負責保存采集到的大量客戶需求信息，保存經過異常測試過的數據，同時也保存對信息分析處理后的結果，為企業新車型的開發提供指導。